机器人运动空间标记方法、装置、机器人及可存储介质

本发明提供了一种机器人运动空间标记方法,包括：采集机器人在运动空间下的探测数据帧,并根据所述探测数据帧建立所述运动空间下的3D点云地图、2D地图；利用所述3D点云地图、机器人高度,获取机器人高度所在平面以下的第一点云地图；根据机器人工作数据,在所述2D地图上确定机器人运动的起点、终点及运动路线；对所述运动路线进行采样,并结合机器人轮廓数据,计算机器人在所述运动路线上的轮廓点云；根据所述第一点云地图、轮廓点云获取机器人运动的风险点,并标记所述风险点,从而解决机器人运动路线规划中过于依赖工程人员经验的问题。

2021-10-22

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AI视觉机器人运动控制系统

本发明公开了一种AI视觉机器人运动控制系统,包括AI工控机、视觉模块、操作模块和机器人系统,操作模块感应操作,生成对应的操作信号,并将操作信号发送给AI工控机,AI工控机生成对应的控制信号,并将控制信号发送给视觉模块,视觉模块开启工作或者停止工作；视觉模块感应外部环境情况,生成对应的环境信号,并将环境信号发送给AI工控机,AI工控机根据环境信号,生成对应的机器人控制信号,并将机器人控制信号发送给机器人系统,机器人系统进行工作。

2021-10-22

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机器人运动控制方法及装置、机器人、存储介质

本申请提供一种机器人运动控制方法及装置、机器人、存储介质,该方法包括：获取竖直方向上的加速度以及前方平面的起伏距离；根据竖直方向上的加速度以及前方平面的起伏距离,计算实时运动学参数；根据接收的指令速度,当前运动速度以及实时运动学参数,执行速度控制操作。上述方案,运动学参数不再固定不变,而是根据机器人竖直方向上的加速度和前方平面的起伏距离,来计算得到,由此运动学参数与实际的环境相结合,适应路面的起伏变化,在遇到颠簸路面时及时调整运动学参数,最后根据指令速度、当前运动速度以及实时运动学参数三者的结合,来控制机器人速度,从而可以根据路面的高低起伏变化,自适应进行速度调整,使得机器人的运动更平稳。

2021-10-22

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机器人足端碰撞稳定控制方法、装置和足式机器人

本申请实施例提供一种机器人足端碰撞稳定控制方法、装置和足式机器人,机器人的单腿运动规划轨迹包括足端前进方向轨迹分量、侧移方向轨迹分量和抬起方向轨迹分量；该方法包括：在检测到机器人的摆动腿发生足端碰撞时,停止摆动腿在碰撞方向上的轨迹分量规划,所述碰撞方向的轨迹分量为前进方向轨迹分量和/或侧移方向轨迹分量；根据实时获取的摆动腿的足端在碰撞方向上受到的外力基于足端拖动控制模式计算碰撞方向上的位置偏移量；利用碰撞方向上的位置偏移量和在非碰撞方向上的期望轨迹分量控制摆动腿运动。该方法可以在机器人在发生足端碰撞后,避免出现摔倒或受到损坏等,保证了机器人自身或外界环境的安全。

2021-10-22

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机械手控制方法、装置、电子设备以及烹饪系统

本申请实施例提供一种机械手控制方法、装置、电子设备以及烹饪系统,所述烹饪系统包括机械手、多个取料位以及多个放料位,所述方法包括：获取目标取料位以及目标放料位；控制所述机械手移动至安全旋转范围内,在所述机械手处于所述安全旋转范围内的情况下,控制所述机械手执行第一旋转操作,并在执行第一旋转操作后,移动至所述目标取料位；在所述机械手取到所述目标取料位中存有的目标物后,在所述机械手处于所述安全旋转范围内的情况下,控制所述机械手执行第二旋转操作,并在执行第二旋转操作后,移动至所述目标放料位。

2021-10-22

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一种转向节抓取方法、装置、计算机设备及介质

本发明公开了一种转向节抓取方法、装置、计算机设备及介质,方法包括：获取并识别待分拣场景点云；根据若干个转向节点云获取若干个待抓取转向节的位姿；根据若干个待抓取转向节的位姿以及预设的第一抓取策略,对若干个所述待抓取转向节进行抓取检测；当抓取检测通过时,根据抓取检测通过时的机械臂抓取姿态,对机械臂进行控制,以使所述机械臂执行转向节抓取操作；当抓取检测未通过时,根据若干个所述待抓取转向节的位姿、预设的第二抓取策略,对所述机械臂进行控制,以使所述机械臂执行转向节抓取操作。本发明解决了目前由于机械臂抓取转向节的抓空率高,而导致生产效率过低的问题。

2021-10-22

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一种工件抓取顺序的确定方法、装置、计算机设备及介质

本发明公开了一种工件抓取顺序的确定方法、装置、计算机设备及介质,方法包括：识别并获取料框点云以及多个工件点云；获取所述料框点云的预设位置点的位置信息以及多个所述工件点云的位置信息；基于所述料框点云的预设位置点的位置信息以及多个所述工件点云的位置信息,计算出各个工件到料框预设位置点的距离,基于各个工件到料框预设位置点的距离确定工件抓取顺序,从而可优先抓取靠近料框中心位置的工件,保证抓取的稳定性。

2021-10-22

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基于演示示例的深度强化学习双臂机器人控制方法及系统

本发明涉及基于演示示例的深度强化学习双臂机器人控制方法及系统,包括基于双臂机器人末端夹爪的初始坐标至目标物体的初始坐标之间的最短距离,获取每一组机械臂末端夹爪位置的三维坐标运动增量,形成用于示教的第一演示示例；在夹爪关闭抓取到物体后,基于目标物体的初始坐标至目标物体的最终坐标之间的最短距离,获取每一组机械臂末端夹爪位置的三维坐标运动增量,形成用于示教的第二演示示例；利用两部分演示示例形成完整的专家示教轨迹,和双智能体深度确定性策略梯度算法的经验回放池随机抽取小批量样本形成训练数据,训练神经网络,实现双臂机器人控制。使得强化学习算法强化演示示例的动作序列,快速学习直至完成任务。

2021-10-22

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一种机器人控制方法、装置和电子设备

本发明实施例公开了一种机器人控制方法、装置和电子设备,涉及智能机器人技术领域,所述方法包括：根据获取的目标区域的人流采集数据,确定所述目标区域的人流信息参数；根据所述人流信息参数控制机器人对所述目标区域进行消毒。本发明实施例由于是基于人流信息参数控制机器人进行消毒,因此考虑了目标区域的实际场景,相比现有技术只按照固定消毒剂量进行消毒,可以避免人流较少时出现过消毒,或者人流较多时出现欠消毒的问题,从而提高了自动化消毒的质量。

2021-10-22

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样本架抓取方法、装置和系统

本发明提供了一种样本架抓取方法、装置和系统。其中,该方法包括：初始化抓手,以使抓手回到预设的初始位置并处于张开状态；控制抓手的步进电机,以带动抓手完成抓取操作；基于预设的时间间隔对步进电机的电流值进行采样,并判断电流值是否超过预设的第一阈值；如果是,获取夹住信息和抓手完成抓取操作所走的第一步数；其中,夹住信息表征抓取操作抓住样本架；如果否,获取夹空信息和抓手完成抓取操作所走的第一步数；其中,夹空信息表征抓取操作没有抓住样本架。该方式中可以通过采样的电流值准确判断是抓取操作是否抓住样本架,从而提高了样本架抓取系统的智能化程度。

2021-10-22

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